Образование, учебная литература / ВУЗовская литература / Информатика. Электроника. Связь / Учебники: основные

Технологии интеллектуального анализа данных. Учебник

Алексеев Дмитрий Станиславович, Щекочихин Олег Владимирович

Код товара: 4740168

(0 оценок)Оценить

ОтзывНаписать отзыв

ВопросЗадать вопрос

1 / 3

-30%

1 594

2 277

Доставим в

г. Москва

Планируемая дата

3 мая (Пт)

Курьером

бесплатно от 10 000 ₽

В пункт выдачи

от 155 ₽

бесплатно от 10 000 ₽

Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа

Издательство:

Лань

Год издания:

Серия:

Компьютеры и программное обеспечение

Описание

Характеристики

Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab.
Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Информационная безопасность» направленность «Организация и технология защиты информации» и «Компьютерная безопасность», направленность «Математические методы защиты информации», изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных.

количество томов

количество страниц

176 стр.

переплет

Твёрдый переплёт

размеры

242x171x12 мм

цвет

Серый

тип бумаги

офсетная (60-220 г/м2)

ISBN

978-5-507-48763-9, 978-5-8114-8299-3

стандарт

10 шт.

возрастная категория

18+ (нет данных)

вес

362 г

код в Майшоп

4740168

язык

русский

Содержание

ВВЕДЕНИЕ
1. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ СРЕДА SCILAB
1.1. ИНТЕРФЕЙС SCILAB
1.2. Типы ДАННЫХ
1.3. ДЕЙСТВИЯ НАД МАТРИЦАМИ
1.3.1. Создание матриц
1.3.2. Генерирование матриц специального вида
1.3.3. Доступ к ячейкам и динамическое изменение
размера матрицы
1.3.4. Произведение матриц
1.3.5. Операции суммирования элементов и
диагонализация матрицы
1.3.6. Матрицы и магические квадраты
1.4. ПРИМЕР ВЫПОЛНЕНИЯ ЗАДАНИЯ
Задание для самостоятельной работы 1
2. КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ДАННЫХ
2.1. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ
КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА
2.2. Основы ИЕРАРХИЧЕСКОГО КЛАСТЕРНОГО
АНАЛИЗА
2.3. Основы НЕИЕРАРХИЧЕСКОГО КЛАСТЕРНОГО
АНАЛИЗА. АЛГОРИТМ K-MEANS ..
2.4. РЕАЛИЗАЦИЯ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА
(ДВУМЕРНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ)
2.5. РЕАЛИЗАЦИЯ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА
(ТРЕХМЕРНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ)
2.6. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА КЛАСТЕРОВ
Задание для самостоятельной работы 2
3. ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
3.1. ПЕРСЕПТРОН
3.1.1. Постановка задачи
3.1.2. Нейрон и его модели
3.1.3. Пример обучения персептрона (первый
вариант)
3.1.4. Линейное разделение двух классов
3.1.5. Пример обучения персептрона (второй
вариант)
Задание для самостоятельной работы 3
3.2. МНОГОСЛОЙНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
3.2.1. Основы многослойных нейронных сетей
3.2.2. Алгоритм обратного распространения
ошибки
3.2.3. Примеры реализации алгоритма
обратного распространения ошибки
Задание для самостоятельной работы 4
3.3. ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ. НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
КОХОНЕНА
3.3.1. Обучение без учителя
3.3.2. Метод обучения Хебба
3.3.3. Сети Кохонена
3.3.4. Обучение сети Кохонена
3.3.5. Пример работы сети Кохонена
3.3.6. Пример программной реализации сети
Кохонена
Задание для самостоятельной работы 5
4. ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ
4.1. Эволюция
4.2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ
АЛГОРИТМОВ
4.3. КЛАССИЧЕСКИЙ ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ
4.4. ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ И МЕТОДЫ
ОПТИМИЗАЦИИ
4.5. ПРИМЕР ПРИМЕНЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКОГО
АЛГОРИТМА
4.5.1. Аналитический пример генетического
алгоритма
4.5.2. Пример решения задачи оптимизации в среде
Scilab
Задание для самостоятельной работы 6
5. НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
5.1. ПОСТРОЕНИЕ ГРАФИКОВ ФУНКЦИЙ
ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
5.1.1. Инструментарий нечеткой логики в среде
Scilab
5.1.2. Функции принадлежности среды Scilab
5.1.3. Операции над нечеткими множествами
Задание для самостоятельной работы 7
5.2. НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В СРЕДЕ SCILAB
5.2.1. Постановка задачи
5.2.2. Реализация модели
Задание для самостоятельной работы 8
ПРИЛОЖЕНИЯ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Отзывы

Вопросы

Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!

Дарим бонусы за отзывы!

За какие отзывы можно получить бонусы?

За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию

Как получить больше бонусов за отзыв?

Публикуйте фото или видео к отзыву
Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"

Правила начисления бонусов

Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре

Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Технологии интеллектуального анализа данных. Учебник» (авторы: Алексеев Дмитрий Станиславович, Щекочихин Олег Владимирович), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!